어제(2022.06.22) 깃허브 블로그의 테마를 변경했다. Jekyll을 활용한 정적 블로그인 점은 그대로고, Minimal Mistakes에서 Chirpy로 테마만 변경했다. Minimal Mistakes는 별다른 고민 없이 구글에 깃허브 블로그 만드는 법해서 제일 위에 있던 테마로 설정했었다. 그렇다 보니 테마가 그리 맘에 들진 않았었다. ...

Repository Link 대회 목표 모델의 성능 개선 효율 좋은 dataset, model, loss…etc 코드 작성 고민해본 문제들 Task 분해에 대한 고민 해당 문제는 독립적으로는 18개의 class를 분류하는 문제이지만, Age, Gender, Mask 각각에 대한 분류 문제로 생각할 수 있다. 하지만, ...

Problem Link 실행시간 상위권에 위치하면서 백준 알림 늘려주는 문제라서 한번 써 봅니다! 가장 핵심 아이디어는 그래프 탐색을 통해 최대 칸 수를 세 보는 것이다. 같은 알파벳은 두번 지날 수 없으므로, 최대 깊이는 26이다. 깊이가 26이면 바로 탈출하도록 하고, 비트마스킹을 통해 이를 기록하면 빠르게 탐색할 수 있다. imp...

딥러닝에서의 최적화(Optimization)란 무엇일까? 단순하게 생각하면 랜덤으로 초기화된 모델의 weight들을 Gradient Descent를 통해 cost를 최소화하는 방향으로 변화시키는 것 이라고 답변할 수 있을 것이다. 하지만, 그 과정에서 고민하고 확인해야 할 것이 무엇이 있는지, 이를 위해 체크하면 좋을 것들에 대해 정리하고자 한다...

딥러닝의 중요 요소 학습을 시킬 데이터(Data) 학습할 모델(Model) 학습시키기 위한 손실 함수(Loss) 손실을 최소화하는 최적화 알고리즘(Optimization Algorithm) 여러 차원의 벡터 공간과 선형 변환 세상이 선형으로만 이루어져있지 않다. 1차원에서 1차원으로 가는 변환만을 찾지 않는다. N차원에...

시각화 고려사항 목적 : 시각화하는 이유는 무엇인가 독자 : 누구를 대상으로 하는가 데이터 : 어떤 데이터를 시각화하는가 스토리 : 어떤 흐름으로 인사이트를 전달하는가 방법 : 전달하고자 하는 내용에 맞는 방법인가 디자인 : UI면에서 만족스러운 디자인인가 데이터셋의 종류 정형 데이터 테이블 형태로 ...

PyTorch 핵심 요소 Numpy : Numpy 구조를 가지는 Tensor 객체로 array 표현 AutoGrad : 자동미분을 지원하여 DL 연산을 지원 Function : 다양한 형태의 DL을 지원하는 함수와 모델을 지원함 PyTorch Operations 벡터를 다루는 python 기반 연산들은 대부분 numpy 기반(+ ...

통계적 모델링 적절한 가정 위에서 확률본포를 추정(inference) 모집단의 분포를 정확하게 알아낼 수 없음 -> 근사적으로 확률분포를 추정 데이터와 추정 방법의 불확실성을 고려하여 위험을 최소화 모수적(parametric) 방법론 : 데이터가 특정 확률분포를 따른다고 가정 후 분포를 결정하는 모수를 추정 비모수적(nonpa...

제3회 대구 빅데이터 분석 경진대회 Repository Link 어떤 대회인가? 대구광역시에서 진행하는 빅데이터 분석 경진대회이다. 올해로 3회째 진행하였으며, 점점 경진대회의 규모가 커지고 있는 느낌이다. 대구광역시와 대구은행이 주최하기 때문인지 공공 또는 금융 두 부문 중 하나를 선택하여 참여할 수 있다. 금융분야는 금융과...

CUDA hardware의 구조(Tesla GP100 예시) 1GPU에 6GPC(graphics processing cluster) 1GPC에 10Pascal SM -> 1GPU에 60SM 1SM(unit) = 32SP + 16DP + 8SFU + 2Tex SP(streaming processor) : FP32 c...